Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем, Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Ряднов С.А., 2003.
Монография посвящена новому направлению развития структуры сверхпроизводительных и надежных непозиционных нейрокомпьютеров, функционирующих в системе остаточных классов. Основное ее содержание составляют методы и алгоритмы построения непозиционных вычислительных средств, адекватных структуре нейронных алгоритмов.
Монография предназначена студентам и магистрам, обучающимся по специальностям «Автоматизированные системы обработки информации и управления», «Прикладная математика и информатика», «Вычислительные машины, комплексы, системы и сети», «Проектирование и технология ЭВС». Материал книги может быть также использован научными работниками, аспирантами, инженерами, занимающимися разработкой и применением сверхвысокопроизводительной и высоконадежной вычислительной техники.
Принципы распараллеливания при формировании позиционных характеристик остаточных кодов.
Кроме описанных выше характеристик непозиционного кода часто используются и такие, которые определяют расположение числа в числовом диапазоне. Например, для определения знака числа арифметического сравнения, определения переполнения необходимо знать позиционные характеристики (П(А)). Известно [5], что все исследования по определению основных трудностей системы остаточных классов заключались в поисках таких позиционных характеристик, которые определялись бы возможно проще.
И. Я. Акушским и Д. И. Юдицким была введена характеристика тина «следа» числа, которая приближалась к тину модульной величины. На основе использования этой характеристики были созданы специализированные ЭВМ с уникальной для машины 2-го поколения производительностью — 1,25 млн операций в секунду.
Оглавление.
Введение.
I. Математические основы системы остаточных классов
Глава 1. Проблемные вопросы организации проектирования систем параллельной обработки информации специализированных ЭВМ.
1.1. Аналитический обзор и исследование современного состояния организации и развития систем параллельной обработки.
1.2. Проблемы теории проектирования и практики построения специализированных систем обработки данных.
1.3. Выводы.
Глава 2. Применение теории чисел для параллельного представления и обработки информации.
2.1. Использование теоретико-числового аппарата для представления и параллельной обработки на уровне выполнения арифметических операций.
2.2. Система остаточных классов; одна из моделей параллельных вычислений.
2.3. Представление рациональных чисел в системе остаточных классов.
2.4. Кольцевые операции в системе остаточных классов.
2.5. Представление дробных чисел в системе остаточных классов.
2.6. Выводы.
Глава 3. Методы и алгоритмы преобразования позиционных кодов в код системы остаточных классов и их схемотехническая реализация в нейросетевом базисе.
3.1. Развитие методов теории чисел для повышения эффективности цифровых преобразователей позиционных кодов в код системы остаточных классов.
3.2. Метод непосредственного модульного преобразования десятичного кода в код системы остаточных классов.
3.3. Модификация метода непосредственного модульного суммирования при преобразовании десятичного кода.
3.4. Метод непосредственного модульного преобразования двоичного кода в код системы остаточных классов.
3.5. Модифицированный метод Горнера для преобразования позиционного кода в код системы остаточных классов.
3.6. Преобразование позиционных кодов методом рекурсивного сдваивания.
3.7. Метод понижения разрядности исходного позиционного кода при преобразовании его в код системы остаточных классов.
3.8. Метод преобразования полиадического кода в код системы остаточных классов.
3.9. Выводы.
Глава 4. Методы и алгоритмы преобразования кодов системы остаточных классов в позиционные коды и их схемотехническая реализация в нейросетевом базисе.
4.1. Математические основы преобразования кодов системы остаточных классов в позиционные коды.
4.2. Метод преобразования кода из системы остаточных классов в позиционный код на основе ортогональных базисов.
4.3. Применение функций Эйлера для преобразования непозиционного кода в позиционный код.
4.4. Принципы распараллеливания при формировании позиционных характеристик остаточных кодов.
4.5. Преобразование кодов системы остаточных классов в коды обобщенной (полиадической) системы счисления.
4.6. Преобразование непозиционного кода в позиционный на основе метода промежуточного перехода через полиадический код.
4.7. Выводы.
Глава 5. Повышение эффективности выполнения немодульных процедур в специальных непозиционных нейрокомпьютерах.
5.1. Определение интервалов и формирование знаков чисел, представленных в остаточных кодах.
5.2. Сравнение чисел, представленных в системе остаточных классов.
5.3. Операции расширения представления чисел в системе остаточных классов.
5.4. Модульное определение позиционных характеристик чисел.
5.5. Ускоренный алгоритм округления числа.
5.6. Выводы.
Глава 6. Развитие и разработка методов и алгоритмов контроля и коррекции ошибок при обработке данных в непозиционных системах.
6.1. Корректирующие свойства кодов системы остаточных классов.
6.2. Геометрическая модель избыточного кода.
6.3. Обнаружение ошибок в избыточных остаточных кодах.
6.4. Методы использования позиционных характеристик для обнаружения ошибок.
6.5. Исправление ошибок в корректирующих остаточных кодах 6.6. Выводы.
II. Разработка отказоустойчивого нейрокомпьютера, функционирующего в системе остаточных классов
Глава 7. Отображение архитектуры нейронной сети на арифметическую структуру вычислений в непозиционной системе счисления.
7.1. Согласованность математических моделей системы остаточных классов и нейронных сетей.
7.2. Приближение нейронной сети к вычислениям в конечных кольцах.
7.3. Реализация нейронной сети конечного кольца на СБИС и ПЛИС.
7.4. Синтез нейросетевых алгоритмов арифметики системы остаточных классов.
7.5. Исследование сходимости нейросетевых алгоритмов модулярной арифметики.
7.6. Выводы.
Глава 8. Обеспечение отказоустойчивости нейрокомпьютера, функционирующего в системе остаточных классов.
8.1. Структура нейрокомпьютера, функционирующего в системе остаточных классов.
8.2. Повышение отказоустойчивости нейрокомпьютера, функционирующего в системе остаточных классов, путем перераспределения обрабатываемых им данных.
8.3. Функциональные представления параметров непозиционного нейрокомпьютера.
8.4. Математическая постановка задачи оптимизации структуры нейрокомпьютера, функционирующего в СОК.
8.5. Выводы.
Глава 9. Разработка нейрокомпьютера, функционирующего в системе остаточных классов, с реконфигурируемой структурой и оценка его надежности.
9.1. Обнаружение ошибок в нейрокомпьютерах, функционирующих в дополнительных кодах избыточной системы остаточных классов.
9.2. Одновременное определение появления ошибки и переполнения динамического диапазона в нейрокомпьютерах, функционирующих в системе остаточных классов.
9.3. Разработка нейронного алгоритма реконфигурации структуры непозиционного нейрокомпьютера.
9.4. Оценка потенциальной способности структуры непозиционного нейропроцсссора к отказам при дефектах оборудования.
9.5. Сравнительная оценка надежности нейрокомпьютера, функционирующего в системе остаточных классов.
Заключение.
Список основных сокращений.
Список литературы.
Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Модулярные параллельные вычислительные структуры нейропроцессорных систем, Червяков Н.И., Сахнюк П.А., Шапошников А.В., Ряднов С.А., 2003 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.
Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу
Скачать - pdf - Яндекс.Диск.
Дата публикации:
Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Червяков :: Сахнюк :: Шапошников :: Ряднов :: нейропроцессор :: нейрокомпьютер
Смотрите также учебники, книги и учебные материалы:
Следующие учебники и книги:
- Системный инженер, Как начать карьеру в новом технологическом укладе, Мизгулин В.
- Интеллектуальные системы видеонаблюдения, Рыжова В.А., Ярышев С.Н., Коротаев В.В., 2021
- Моделирование систем безопасности, монография, Новосельцев В.И., Душкин А.В., Сумин В.И., 2019
- Современные операционные системы, Назаров С.В., Широков А.И., 2016
Предыдущие статьи:
- Моделирование систем, Динамические и гибридные системы, Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б., 2012
- Линейные системы автоматического регулирования, Лазарева Т.Я., Мартемьянов Ю.Ф., 2001
- Операционная система Linux, Курячий Г.В., Маслинский К.А., 2016
- Суггестивный фактор в работе систем виртуальной реальности, Коловоротный С., 2012